基于多尺度特征与变换域融合的图像匹配MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现一种创新图像匹配算法，融合小波变换的频域特征与SIFT空间特征，通过多尺度特征融合技术建立高精度图像对应关系。包含完整的图像预处理与特征匹配流程。

详 情 说 明

基于多尺度特征与变换域融合的图像匹配系统

项目介绍

本项目实现了一种融合多尺度空间特征与频域分析的图像匹配算法。系统首先对输入图像进行小波变换提取频域特征，然后结合SIFT算法提取空间局部特征点，通过特征融合技术建立两幅图像之间的对应关系。项目包含图像预处理、特征提取、相似度计算和匹配点优化四个主要模块，能够输出准确的匹配结果并通过可视化界面展示。

功能特性

• 多模态特征融合：结合小波变换的频域特征和SIFT的空间特征
• 高精度匹配：采用RANSAC算法优化匹配点对，提高匹配准确率
• 直观可视化：展示匹配点对连线图和相似度热力图
• 参数可调：支持匹配阈值、特征点数量等参数自定义设置
• 自动尺寸调整：智能处理不同尺寸的输入图像

使用方法

输入要求

1. 两幅待匹配的JPG/PNG格式彩色或灰度图像
2. 可选参数：

- 匹配阈值（默认0.7） - 特征点数量（默认1000） - 图像尺寸（自动调整）

输出结果

1. 匹配点对坐标信息矩阵
2. 匹配结果可视化图像（包含匹配连线）
3. 匹配准确率评估报告
4. 变换矩阵参数估计结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，集成了图像匹配算法的完整流程。其主要包含了图像数据读取与预处理功能，实现了小波变换频域特征提取与SIFT空间特征检测的并行处理，通过特征融合技术建立图像间的对应关系计算，并整合了基于RANSAC算法的误匹配点过滤优化机制。同时负责匹配结果的综合评估分析以及最终的可视化展示生成。